日: 2022年11月28日

Retrieval-Augmented CM3 (RA-CM3) 

  • Retrieval-Augmented Multimodal Language Modeling [176.9]
    Retrieval-augmented CM3は、テキストと画像の混合を検索して生成できる最初のマルチモーダルモデルである。 RA-CM3は、知識集約型画像生成やマルチモーダルインコンテキスト学習のような新しい能力を示す。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 22 Nov 2022 20:26:44 GMT)
    • 外部メモリを参照しながら生成等を行えるモデルの提案
    • ベースラインを上回り、パラメータ数、必要な計算リソースの面でも優秀とのこと

Fairness Increases Adversarial Vulnerability 

  • Fairness Increases Adversarial Vulnerability [50.9]
    フェアネスとロバストネスの間に二分法が存在することを示し、フェアネスを達成するとモデルロバストネスを減少させる。 非線形モデルと異なるアーキテクチャの実験は、複数の視覚領域における理論的発見を検証する。 フェアネスとロバストネスの良好なトレードオフを達成するためのモデルを構築するための,シンプルで効果的なソリューションを提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 23 Nov 2022 01:46:22 GMT)
  • 公平性と頑健性はトレードオフの関係にあり、良好なポイントを見つけるための手法を提案している。ある程度解決策も提案されているとはいえ、性能はともかく頑健性が落ちるのはつらいなーと思う。

CLEVER: CKE as a distantLy supErVised multi-instancE leaRning

  • Visually Grounded Commonsense Knowledge Acquisition [132.4]
    大規模なコモンセンス知識ベースは、幅広いAIアプリケーションを促進する。 視覚知覚には、現実世界の実体に関する豊富な常識知識が含まれる。 本稿では,遠隔教師付きマルチインスタンス学習問題としてCKEを定式化するCLEVERを提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 22 Nov 2022 07:00:16 GMT)
  • vision-language pre-training model + 画像をソースとしたdistantly supervised learningでCommonsense Knowledgeを抽出する取り組み
  • リポジトリはthunlp/CLEVER (github.com)